MAPress
مقاله رنگ آمیزی پارامتری مبتنی بر تقسیم بندی

مقاله رنگ آمیزی پارامتری مبتنی بر تقسیم بندی

تگ‌ها: Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Segmentation-Based Parametric Painting
عنوان مقاله به فارسی مقاله رنگ آمیزی پارامتری مبتنی بر تقسیم بندی
نویسندگان Manuel Ladron de Guevara, Matthew Fisher, Aaron Hertzmann
زبان مقاله انگلیسی
فرمت مقاله: PDF
تعداد صفحات 10
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 23 November, 2023; originally announced November 2023. , Comments: 8 pages
توضیحات به فارسی ارسال شده 23 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد ، نظرات: 8 صفحه

چکیده

We introduce a novel image-to-painting method that facilitates the creation of large-scale, high-fidelity paintings with human-like quality and stylistic variation. To process large images and gain control over the painting process, we introduce a segmentation-based painting process and a dynamic attention map approach inspired by human painting strategies, allowing optimization of brush strokes to proceed in batches over different image regions, thereby capturing both large-scale structure and fine details, while also allowing stylistic control over detail. Our optimized batch processing and patch-based loss framework enable efficient handling of large canvases, ensuring our painted outputs are both aesthetically compelling and functionally superior as compared to previous methods, as confirmed by rigorous evaluations. Code available at: https://github.com/manuelladron/semantic\_based\_painting.git

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ما یک روش جدید تصویر به نقاشی را معرفی می کنیم که باعث ایجاد نقاشی های در مقیاس بزرگ و با وفاداری با کیفیت انسانی و تنوع سبک می شود.برای پردازش تصاویر بزرگ و کنترل فرایند نقاشی ، ما یک فرآیند نقاشی مبتنی بر تقسیم بندی و یک رویکرد نقشه توجه پویا را با الهام از استراتژی های نقاشی انسان معرفی می کنیم و به بهینه سازی سکته های قلم مو اجازه می دهیم تا در مناطق مختلف تصویر به صورت دسته ای ادامه دهند و از این طریق هر دو بزرگ را ضبط کنیمساختار صفحه و جزئیات خوب ، در عین حال امکان کنترل سبک بر جزئیات را نیز فراهم می کند.پردازش دسته ای بهینه سازی شده و چارچوب از دست دادن مبتنی بر پچ ، امکان دستیابی به بوم های بزرگ را فراهم می کند ، و اطمینان می دهد که خروجی های نقاشی شده ما از نظر زیبایی شناسی قانع کننده و از نظر عملکردی نسبت به روشهای قبلی ، همانطور که با ارزیابی های دقیق تأیید می شود ، برتر هستند.کد موجود در: https://github.com/manuelladron/semantic \_based\_painting.git

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.